路孚特（Refinitiv）：亞太金融公司如何采用人工智能和機器學習（英文版）（19頁）.pdf

1、在全球關注從COVID-19流感大流行中恢復的同時，令人鼓舞的是，亞太地區有適當的驅動因素推動金融服務業采用人工智能和機器學習（AI/ML）應用程序。在2020年充滿挑戰的市場環境中，我們見證了使用可信數據的已建立模型如何受到COVID-19前所未有的影響的檢驗。然而，我們的報告揭示了一個越來越積極的前景：整個亞太地區的金融公司可以將這種無處不在的混亂轉變為未來的明顯優勢。這些金融公司已經成熟了他們的AI/ML生命周期，我們看到大量的投資將AI/ML投入生產，更重要的是，擴大規模。同樣重要的是，亞太地區擁有更好更快地構建AI/ML模型的數據，甚至超越了COVID-19。替代數據源的使用迅速增加

2、。事實上，我們的研究顯示，使用商品（34%）、供應鏈（31%）和航運數據（23%）的公司數量超過了其他地區類似的金融服務公司。亞太地區金融公司在使用非結構化數據方面取得了巨大的進步。通過發展先進技術（如深度學習）方面的專業知識，這個充滿活力的地區將自己定位為新興主題（包括可持續投資、私人市場和實時交易分析）的全球領導者。我們的研究還強調亞太地區將利用AI/ML投資研究、創意產生和綠色金融。40%的金融公司報告稱，他們已經部署了AI/ML用于投資研究和創意生成。亞太地區近44%的公司將ESG數據用于AI/ML，因為向可持續金融的轉變加快了步伐，而中國則為變革敲響了警鐘。來自AI/ML公司和金融服務公司的新興技術專家構成了推動AI/ML在該地區發展的關鍵驅動力。隨著越來越多的數據科學專業人士在金融行業的任期從數月延長到數年，以及主流金融專業人士轉向以數據科學為中心的角色，人才缺口正在縮小。其結果是思想的匯合，在整個領域產生了創新的漣漪。亞太地區的市場正在確認它們作為大型金融機構可靠增長引擎的作用，我們看到全球對更多亞太地區見解的需求正在上升。對于該地區來說，沒有更好的機會來推動需求，并在全球范圍內提供生產級AI/ML數據和技術能力。